今年的疫情让世界各地的行业都意识到数字化转型的重要性。因为在这场疫情中，数字化能力强的企业表现出了良好的适应能力。同时，通信运营商普遍认识到连接和AI多种技术协作，可以构建更智能的网络，支持千行百业数字化。

近日，国内三大运营商AI不断行动。中国电信正在打造5G﹢天翼云﹢AI三生万物格局，重大调整了中国电信数据中心，更名为大数据与AI中心；中国联通建立了第一个运营商5G AI中国移动公布了2020年至2021年人工智能服务器产品集中采购结果……

随着5G及AI随着时代的到来，通信行业的竞争越来越激烈。各大运营商都希望通过每一项业务AI 为客户提供更好的服务，提高用户满意度，保留更多用户。AI技术同5G就像技术刚刚登上历史舞台一样，都处于婴儿期AI你能做什么？还有哪些进步空间？

AI赋能运营商数字化转型

智能数字经济是全球经济增长的新引擎，关系到国家在未来世界领域的地位。高度重视的数字化转型已成为数字经济浪潮中政府和工业组织的共同选择。数字中国和智慧社会是中国全球化、立体化、智能化的全场景数字化转型长期项目ICT该行业提供了历史上最大的可持续发展空间。作为网络力量建设的主要力量，电信运营商将其视为其发展路径选择和动能转换的秘密，并努力抓住这一难得的产业转型升级发展机遇。

中国信息通信研究所政策经济研究所副所长何伟表示，数字转型是数字经济增长过程中最重要的引擎之一，未来五年数字转型对经济转型的影响将更加突出。5G作为新基础设施的数字基础，它可以用作AI所需的数据传输和计算能力渗透提供了网络基础AI该技术还促进了电信运营商的智能运营和智能服务5G提高社会经济生产力的价值。

智能运营是强基础，三大运营商不断提升AI能力，促进智能操作。

以中国电信为网络AI先驱一直致力于智能网络、生态业务和智能运营。去年年底，中国电信进行了部门结构改革，成立了云网络运营部（数据中心），以加强AI在数据驱动下，中国电信将数据中心更名为大数据与AI中心，增加AI应用研发中心加强应用开发和内部业务AI授权。据报道，在人工智能技术创新方面，中国电信积极探索和实践数据分析、电信专用语料、业务趋势预测和场景智能识别。

自2013年以来，中国移动一直在进行AI通过探索和实践，去年推出了九天人工智能平台，聚焦电信场景，汇聚了中国移动自主研发和优秀合作伙伴AI能力，包括服务、市场、管理、网络和安全、网络和安全AI在赋能中国移动自身服务的同时，核心能力的开放服务通过算力、数据、环境和算法赋能千行百业。

中国联通去年6月也发布网络AI平台智立方CubeAI，聚焦5G AI、促进智能运维和行业创新5G与AI整合创新，打造电信网络发展的智能引擎。据了解，中国联通最近推出的沃尔夫助理产品提供通信增强服务，如电话前名片、漏话提醒、语音信息、智能响应、电话后短信等，可以帮助用户自动识别和智能处理骚扰电话和漏电。

运营商发展AI自然优势

提到人工智能(AI)，人们首先会想到将其应用于机器设备，诸如智能音响、智能电视等，实现减少过多的人工干预，让冰冷的机器能够与人沟通、更灵活高效的完成工作。但实际上，AI不仅可用于机械设备，也可用于网络，成为解决运营商运营痛点的利器。

以5G代表下一代网络和AI它们之间的关系可以说是相辅相成的。就网络本身而言，5G在设计之初，网络充分体现了灵活、定制、动态的自动化理念AI全面引入网络的能力提供了智能基础AI赋能会给通信网络本身带来灵活、动态、智能的新能力5G网络维护工作逐渐从被动管理模式转变为自动驾驶的自主管理模式。AI正成为应对5G有力的挑战工具，全面的帮助5G网络部署、节能、运维。

AI发展需要四个要素：数据、算法、计算能力和场景，而运营商发展AI它在场景、数据和计算能力方面有三个潜在优势：一是场景。运营商在网络、客户服务、营销等应用领域拥有多个客户联系、多个大规模应用AI技术场景。其次，在数据方面，运营商拥有大量、多样、高质量的人、人、物数据，这些大量数据将继续AI发展提供了稳定的动力。最后，在计算能力方面，大规模的云基础设施是AI边缘计算为构建高性能人工智能平台提供了强大的计算能力。

运营商也有AI商业化所需的资源。在大数据应用中，运营商有用户的消费习惯、终端信息、ARPU分组、业务内容、业务受众、人群流动轨迹、地图信息等资源。同时，运营商凭借自身的优势，以及多年积累的信息应用和大数据能力和运营经验，可以充分利用技术和资源优势参与AI研发领域。

全面应用运营商AI面临诸多挑战

AI 技术发展如火如荼，但需要客观认识到，目前AI与运营商深度结合的应用场景仍在探索中，大规模应用尚未开始。从实验室到工程实践还有很长的路要走。运营商也将面临巨大的挑战。

首先，运营商需要建立可靠的数据采集和治理模式来满足需求AI 计算框架要求。AI 需要数据来喂养。虽然运营商的数据在数据类型和数量上具有其他企业无法比拟的优势，但这些大量数据仍存在缺失、不一致、使用不便、整合困难等问题。同时，未来运营商将大力参与行业整合，其他行业的数据标准和结构也会有所不同。因此，建立可靠的数据采集和处理模式AI 的应用非常重要。

其次，数据 业务复合型人才严重不足。AI 的应用技术壁垒很高，导致AI 相关人才极度稀缺。AI 人才对电信网络和运营商的需求缺乏深入的了解，运营商缺乏应用AI 的经验导致了理解AI 很少有复合型人才懂电信。因此，外部引进和内部培训还有很长的路要走。

第三，AI 应用的商业模式尚不清楚。AI 应用的商业模式仍在探索中，具体细节需要很长时间才能实施。短期内，AI 经营者收入效益不明显，投资回报不易评估。

对运营商而言，AI 既是挑战，也是机遇。5G 垂直应用时代为运营商打开更广阔的市场空间，为增速放缓的电信行业带来新的业务增长点，在人口红利、流量红利基本释放完毕的阶段，提供新的发展思路，但同时要求更为高效的组织管理模式、对于人员的综合素质要求也随之提高。通过电信运营商全面互联网化转型进程，在已有的自身优势之上，强化自主研发，打造产业生态，在网络、营销、服务、创新业务等诸多领域运营商应该大有可为。

(文章来源:通信信息报)